Les microARNs appartiennent à la famille des petits ARNs non-codants et agissent
comme inhibiteurs des ARN messagers et/ou de leurs produits protéiques. Les mi-
croARNs sont différents des petits ARNs interférants (siARN) car ils atténuent l’ex-
pression au lieu de l’éliminer. Dans les dernières années, de nombreux microARNs
et leurs cibles ont été découverts chez les mammifères et les plantes. La bioinforma-
tique joue un rôle important dans ce domaine, et des programmes informatiques de
découvertes de cibles ont été mis à la disposition de la communauté scientifique. Les
microARNs peuvent réguler chacun des centaines de gènes, et les profils d’expression de
ces derniers peuvent servir comme classificateurs de certains cancers. La modélisation
des microARNs artificiels est donc justifiable, où l’un pourrait cibler des oncogènes
surexprimés et promouvoir une prolifération de cellules en santé. Un outil pour créer
des microARNs artificiels, nommé MultiTar V1.0, a été créé et est disponible comme
application web. L’outil se base sur des propriétés structurelles et biochimiques des
microARNs et utilise la recherche tabou, une métaheuristique. Il est démontré que
des microARNs conçus in-silico peuvent avoir des effets lorsque testés in-vitro. Les sé-
quences 3’UTR des gènes E2F1, E2F2 et E2F3 ont été soumises en entrée au programme
MultiTar, et les microARNs prédits ont ensuite été testés avec des essais luciférases, des
western blots et des courbes de croissance cellulaire. Au moins un microARN artificiel
est capable de réguler les trois gènes par essais luciférases, et chacun des microARNs a
pu réguler l’expression de E2F1 et E2F2 dans les western blots. Les courbes de crois-
sance démontrent que chacun des microARNs interfère avec la croissance cellulaire.
Ces résultats ouvrent de nouvelles portes vers des possibilités thérapeutiques. / MicroRNAs belong to the family of small non-coding RNAs and act as down regula-
tors of messenger RNAs and/or their protein products. microRNAs differ from siRNAs
by downregulating instead of shutting down. In recent years, numerous microRNAs and
their targets have been found in mammals and plants. Bioinformatics plays a big role
in this field, as software has emerged to find new microRNA targets. Each individual
microRNA can regulate hundreds of genes, and it has been shown that microRNA
expression profiles can classify human cancers. The need for artificially created mi-
croRNAs is then justified, as one could target overexpressed oncogenes and promote
healthy cell proliferation. MultiTar V1.0, a tool for creating artificial microRNAs, has
been implemented and is available as a web application. The tool relies on structural
and biological properties of microRNAs and uses a Tabusearch metaheuristic. A typical
biological problem is presented and it is shown that an in-silico microRNA has in-vitro
effects. The 3’UTR sequences of E2F1, E2F2 and E2F3 were given as input to the
tool, and predicted microRNAs were then tested using luciferase essays, western blots
and growth curves. At least one microRNA is able to regulate the three genes with
luciferase essays and all of the created microRNAs were able to regulate the expres-
sion of E2F1 and E2F2 with western blots. Growth curves were also studied in order
to investigate overall biological effects, and reduction in growth was observed for all
solutions. Results obtained with the predicted microRNAs and the target genes open
a new door into therapeutic possibilities.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/2655 |
| Date | 09 1900 |
| Creators | Caron, Maxime |
| Contributors | Major, François, Ferbeyre, Gerardo |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Thèse ou Mémoire numérique / Electronic Thesis or Dissertation |
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